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J-GLOBAL ID：201702287793537945   整理番号：17A1526773

特徴点カオスアルゴリズムに基づく農産物画像電子透かしの実現【JST・京大機械翻訳】

著者 (2件)： Wang Hongtao (河南牧業経済学院,河南鄭州,450044) ,  Jing Yuanyuan (河南牧業経済学院,河南鄭州,450044)
資料名： Jiangsu Nongye Kexue  (Jiangsu Nongye Kexue)
巻： 45  号： 4  ページ： 179-182  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3714A  ISSN： 1002-1302  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 現在の農産品画像電子透かしは幾何学的変形などの攻撃により破壊されやすく、知覚不能性が悪く、ロバスト性が高くないなどの問題に対して、特徴点カオスアルゴリズムを提案した。特徴窓内の最小ピクセル差の二乗と特徴点を確定することにより、低コントラスト選択の極値点をフィルタリングする。特徴点の近傍画素の勾配方向分布特性を利用して、各特徴点に方向パラメータを指定し、Tentカオスシーケンスを用いて画像をスクランブリングし、相関関数を通じて透かしの検出を行う。シミュレーション結果により,本アルゴリズムは,キーウィフルーツおよびブドウの電子透かしを抽出する際に,特徴点情報および周囲の情報を抽出し,抽出した透かしの効果は,明白であり,そして,オリジナル画像は,破壊されなかった。透明性試験の指標において,本アルゴリズムの信号対雑音比(SNR)は最大で,埋め込み後に良好な不可視性を示した。本研究のアルゴリズムのロバスト性評価指標の中で最も小さく、ノイズ攻撃テスト後の本研究のアルゴリズムの相関係数の降下速度は最も遅い。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： フィルタリング ,  シミュレーション ,  ロバスト性 ,  雑音 ,  *アルゴリズム ,  画素 ,  SN比 ,  *画像 ,  相関係数 ,  コントラスト ,  相関関数
準シソーラス用語： 評価指標 ,  不可視性 ,  *ディジタル画像透かし ,  *特徴点 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： データ保護  (JD01020V) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 特徴点 ,  カオス ,  アルゴリズム ,  農産物 ,  画像電子透かし